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J-GLOBAL ID：202202246570962897   整理番号：22A0498410

エッジコンピューティングに基づく新しい交通混雑予測戦略(TCPS)【JST・京大機械翻訳】

A new traffic congestion prediction strategy (TCPS) based on edge computing

著者 (4件)： Kishk Aya M. (Computers and Systems Department, Faculty of Engineering, Mansoura University, Mansoura, Egypt) ,  Badawy Mahmoud (Computers and Systems Department, Faculty of Engineering, Mansoura University, Mansoura, Egypt) ,  Ali Hesham A. (Computers and Systems Department, Faculty of Engineering, Mansoura University, Mansoura, Egypt) ,  Saleh Ahmed I. (Computers and Systems Department, Faculty of Engineering, Mansoura University, Mansoura, Egypt)
資料名： Cluster Computing  (Cluster Computing)
巻： 25  号： 1  ページ： 49-75  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4172A  ISSN： 1386-7857  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リアルタイム正確な交通渋滞予測は,交通効率を改善し,交通渋滞を減らすために,従来のシステムに代わるインテリジェント交通管理システム(ITMS)を可能にする。ITMSは,モノのインターネット(IoT),エッジ,および雲層の3つの主な層から成る。Edgeは,無線センサのようなIoT装置を通して異なる経路からリアルタイムデータを収集でき,次に,さらに処理のためにクラウドにそれらを送る前に,この収集したデータを計算および保存することができた。このように,エッジはIoTと雲層の間の中間層であり,IoTを通して送信データを受信し,高い待ち時間のようなクラウド課題を克服した。本論文では,エッジ層におけるエッジキャッシュサーバにおける収集データに基づいて,新しい実時間トラヒック輻輳予測戦略(TCPS)を提案した。提案したTCPSは次の3段階を含む。(i)リアルタイム輻輳予測(RCP)段階,(ii)混雑方向検出(CD2)段階,および(iii)幅変化決定(WCD)段階。RCPは,ファジィ推論システムを使用してホットスポットにおける混雑の原因に基づく交通混雑を予測することを目的とする。混雑があるならば,CD2ステージを用いて,最適重み付けNaive Bayes(OWNB)法を用いてRCPからの予測に基づく混雑方向を検出した。WCDステージは,CD2における輻輳の方向を検出する後に,変化可能経路(CR)の幅を変えるために使用する輻輳発生を防止することを目的とする。実験結果は,提案したTCPSが他の最近の方法論より優れていることを示した。TCPSは,最高の精度,および想起を提供する。そのうえ,それは,それぞれ95%,74%,75%,および5%に等しい値を有する最も低い誤差を提供する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 管理システム ,  待ち時間 ,  ホットスポット ,  雲層 ,  *交通混雑 ,  重みづけ
準シソーラス用語： キャッシュサーバ ,  実時間 ,  無線センサ ,  モノのインターネット ,  *エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 混雑予測 ,  データマイニング ,  エッジコンピューティング ,  IoT ,  交通管理

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： エッジコンピューティング ,  交通混雑 ,  予測 ,  戦略